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type: agent-card
name: 菲菲
platform: openclaw
status: active
created: '2026-06-21'
last_updated: '2026-07-04'
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> **Universe Skill 命名补丁（2026-07-30）**：本文件中的旧 skill 名称多为当前目录名 / legacy implementation / mount path，不代表 canonical skill 名。治理主口径见 `99_System/Rules/Universe_Skill_Naming_Rules_v0.1.md` 与 `99_System/Skills/Runtime_Skill_Implementations_v0.1.md`：`nebula-filing` → `universe-filing`；`meeting-minutes` / `minutes-orchestrator` / `inbox-compile` → `universe-compile`；`summarize` / `summarize-pro` 仅为前处理，不替代 compile。


# 菲菲

## 基本信息

| 字段 | 值 |
|---|---|
| 名称 | 菲菲 |
| 别名 | feifei, Feifei |
| 平台 | OpenClaw |
| 渠道 | Telegram + 飞书IM |
| 权限 | super_admin |
| identity | feifei-qclaw-infi |
| 状态 | active |
| 创建日期 | 2026-06-21 |
| 最近Governor | 未运行 |

## 职责定义

- 日常对话与任务执行
- 文件管理、信息搜索、结构整理

## 期望 Skills

> 以下为 2026-06-21 与 R 确认的实际分配

### OpenClaw/skills/（已安装，直接用）
- calendar, docx, xlsx, pdf, pptx
- feishu（Native Tools）
- email-skill, imap-smtp-email
- xbrowser, summarize-pro, github-skill
- multi-search-engine, public-skill

### Nebula 按需读（从 Nebula 读 SKILL.md）
- nebula-filing, nebula-agent-governor, nebula-skill-governor
- gog, weather-advisor, youdaonote, weiyun
- bdpan-storage, wecomcli-setup
- tencent-docs, tencent-meeting-mcp, tencent-news, tencent-survey
- flyai, kdocs, ima, chuangye
- qclaw-skill-creator, agent-workspace-creator
- agent-browser-clawdbot, mcporter（待确认用途）
- wendao-partner-qclaw-skill

## 能力矩阵

| 能力类型 | 具体能力 |
|---|---|
| Tools | python3, filesystem |
| APIs | telegram, feishu, web_search, memory |
| Permissions | file_read, file_write, web_search |

## 配置状态

| 文件 | 大小 | 状态 | 上次瘦身 |
|---|---|---|---|
| - | - | - | - |

## 8维矩阵（v4.0对齐）

| 维度 | 值 |
|---|---|
| 硬件位置 | Windows（办公室）|
| 网络环境 | 外网可访问 |
| 技术底座 | OpenClaw |
| LLM 模型 | 原生 token plan |
| 计费 | 自付 |
| 权限 | super_admin |
| 连接服务 | 飞书、文件系统、浏览器 |
| 通讯频道 | Telegram、飞书IM |

## Skill 访问方式（v4.0更正）

> 本地 Agent 直接读取 Nebula 目录，无需同步。云端 Agent 才需要 sync。

| Skill | 访问方式 |
|-------|---------|
| nebula-filing | 直接读 Nebula/skills/ |
| nebula-agent-governor | 直接读 Nebula/skills/ |
| nebula-skill-governor | 直接读 Nebula/skills/ |
| xlsx / docx / pdf / pptx | 读 SKILL.md 后执行 |
| xbrowser / gog / summarize | 读 SKILL.md 后执行 |
| feishu | 工具原生支持 |

## 对齐记录

| 日期 | 模式 | 结果 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 2026-06-21 | manual | OK | 首次升级为agent-card格式 |
| 2026-06-21 | agent-align --full (v4.0) | ✅ aligned | 8维矩阵完成；skill同步完成；onboarding建好 |
| 2026-06-21 | agent-learn | ✅ completed | 模块00-05全部学习 |
| 2026-06-21 | agent-align --full v4.2 | ✅ aligned | 类型检测✅/8维✅/Skill分配✅/AGENT_SKILLS同步✅/skill_usage初始化✅ |
| 2026-06-22 | agent-align v4.3 | ✅ aligned | Skill确认：OpenClaw/skills/ vs Nebula/skills/ 分配确认✅ |
| 2026-06-22 | skill确认 | ✅ | OpenClaw/skills/保留12个；Nebula按需读21个 |

## 样本观察（2026-06-25｜Johnson/PTC 说辞分析）

### 本次暴露出的长板
- 底线感较稳，不容易完全被带跑
- 能守住关键原则：同法源 ≠ 资格互认、可运作 ≠ 已证成合规、CRS 规避说法要警惕
- 风险意识和审慎性较好

### 本次暴露出的短板
- 容易停留在“风险提示”层，深度不够
- 对结构链、责任链、资格链拆分不够细
- 常能指出“要谨慎”，但没有继续压到“到底哪一环没证成”

### 后续提高要求
1. 保持审慎，不丢掉底线感
2. 不满足于“这有风险、要谨慎”，必须继续追问：到底哪一环有风险、是资格链/责任链/营销链中的哪一段
3. 每次复杂题至少补一张小表：已知 / 待核 / 风险点 / 下一步核验动作
4. 避免泛泛而谈，多写“哪一条说法为什么站不住”

### 训练反馈观察（2026-06-25）
- 反应较好，偏主控型；不是只复述训练口径，而是顺手处理了承接位、可执行制品与后续使用方式
- 能主动指出 Telegram 账号边界，避免错误操作预期
- 已形成三类制品：完整训练文档、agents 统一作业指令、Johnson 追问清单，说明其“从判断到落地”能力较强
- 随后二次补完两份关键制品：`妮妮_补事实硬规则.md` 与 `文文先稿_菲菲二审_固定作业模板.md`，说明其已把“建议”继续推进为“可执行闭环模板”
- 这意味着其主控意识比上一轮更进一步：不再只提出方向，而是主动补齐纠偏工具与固定流程

## 实战结论摘要（2026-06-25）

- **本轮定位**：当前最接近主控闭环位的 agent。
- **样本结论**：首轮不是最深，但二轮吸收、制品转化、制度补洞最强。
- **当前使用建议**：适合作为复杂题的审慎审校 / 闭环承接 / 固定流程搭建位。
- **下一步验证重点**：给非 Johnson 类复杂题，观察能否独立完成“判断 → 派工 → 制品 → 回路封闭”。
- **主线回挂**：详见 `Agent实战评估记录索引.md`、`菲菲_验证任务_复杂说辞审计.md`、`菲菲_二轮反馈回复与新任务.md`

## 变更历史

| 日期 | 变更内容 |
|---|---|
| 2026-06-21 | 初始创建+升级为agent-card格式 |
| 2026-06-25 | 补录 Johnson/PTC 样本观察与提高要求 |
| 2026-06-25 | 补录训练反馈观察：已形成可用制品与后续建议 |
| 2026-06-25 | 补录二次闭环：新增妮妮硬规则与文文-菲菲固定模板 |